– Профессия HR-аналитика подойдет людям с техническим, экономическим, математическим или статистическим образованием.

При этом, можно иметь реальный опыт и знания в части ведения отчетности, работы с массивами данных, знания метрик и их расчета, составления дашбордов, проведения HR-исследований, автоматизации HR-процессов. Для этого желательно знать основы статистики и разбираться в функционировании элементов бизнес-системы.

Что касается soft-skills, то это: аналитическое мышление, умение отстаивать свою позицию, позитивная вербальная и грамотная письменная коммуникации, понимание истинных запросов внутренних заказчиков, умение работать с возражениями.

Для того, чтобы стать востребованным HR-аналитиком, нужно:

• знать методы проверки гипотез;
• владеть инструментами анализа данных;
• уметь интерпретировать полученные результаты;
• выбирать, какие рекомендации давать бизнесу.

– Девиз: «Говорить с бизнесом на языке цифр» – актуален, как никогда. Данные повсюду, и компаниям нужны люди, которые умеют ими управлять. В последнее время особенно возросла необходимость выделения HR-аналитики в отдельное направление. Раньше такая деятельность была распределена между разными HR-функциями: компенсации и льготы, бизнес-партнеры, подбор.

Сегодня HR-аналитик уже не просто считает цифры. Он должен управлять этими данными, уметь правильно их объяснять и делать выводы, которые помогут бизнесу своевременно вносить изменения в HR-процессы.

HR-аналитика играет важную роль в управлении человеческими ресурсами. Она помогает принимать обоснованные решения, оптимизировать процессы, повышать эффективность и улучшать опыт сотрудников, а также снижать риски и ошибки при принятии управленческих решений. Это неотъемлемый элемент современного управления персоналом, который помогает компании достигать стратегических целей.

– Прежде всего реализация HR-аналитики требует наличия качественных и достоверных данных. Подготовка и очистка данных – одна из самых важных, трудоемких и постоянных задач в работе HR-аналитика. Данные могут быть по-разному «грязными», например: слова с ошибками, конечные пробелы, нежелательные префиксы, неправильные форматы числовых значений, непечатаемые символы и т.д. Выбор способов очистки данных зависит от ваших задач и необходимости в решении выявленной проблемы.

Также HR-аналитику необходимо владеть навыками и компетенциями в области анализа данных, чтобы эффективно использовать инструменты аналитики и правильно интерпретировать результаты. Например, можно проанализировать динамику роста компании, ожидаемые изменения на рынке и тренды в отрасли. Эти данные позволят определить, какие позиции будут наиболее востребованы, и сколько сотрудников необходимо для поддержания роста компании.

– Да, еще в прошлом году самыми популярными в России была иностранная тройка: Tableau, MS Power BI, Qlik View. Инструменты BI-систем — это программный комплекс, который позволяет анализировать данные, строить отчеты и создавать дашборды.

В связи с уходом многих зарубежных компаний с рынка бизнес-аналитических систем и ограничением доступа к их продуктам и услугам – рынок бизнес-аналитики столкнулся с серьезными вызовами. Многие компании стали ограничены в использовании западных BI-систем. Но эти трудности послужили стимулом для роста интереса к отечественным разработкам в сфере бизнес-аналитики, например:

DataLens – сервис визуализации данных в составе платформы Yandex Cloud, разработанной компанией Яндекс.

Yandex Datalens – универсальный инструмент, позволяющий решать разнообразные задачи: self-service анализ для быстрого принятия решений и проверки гипотез; создание дашбордов для постоянного мониторинга показателей бизнеса; использование для веб-аналитики, а также для аналитики мобильных приложений; контроль результатов машинного обучения; геоаналитика; публикация аналитической информации.

Modus BI – российская система бизнес-аналитики и визуализации данных.

Компания ForPeople разработала решение GP OrgManager — платформу, которая обеспечивает цифровизацию организационного управления и является основой для управления человеческим капиталом с визуализацией данных и аналитической отчетностью. Система собирает данные в режиме реального времени, анализирует ключевые показатели движения кадров и позволяет предсказывать будущие изменения.

– Положительно (улыбается). Можно через RPA организовать сбор и первичную обработку данных. Через интеграцию настроить передачу необходимых данных из хранилищ, систем, файлов. Автоматизировать передачу, согласование и визуализацию необходимой информации. Конечно, забавно и быстро с помощью Open AI через запросы получать информацию. Но! Запросы формирует аналитик и решение на основе полученных данных принимает тоже он.

Хорошая новость, что тот же ChatGPT может помочь с кодами на R & Pithon. На курсе «HR-Аналитика, как часть системы С&В - system TR» Академии развития бизнеса я использовала ChatGPT для того, чтобы сделать коды. Некоторые из них показали на уроках.

– Существует управление на основе данных или подход Data-Driven. В основе этого принципа — объективность и значимость собранных данных, от которых зависят как оперативные, так и стратегические действия руководителей. Но сначала нужно понять, что, как и с какой целью оцифровываем.

Качественная аналитика начинается с очищенных и выверенных исходных данных. Для начала нужно определить, какую информацию необходимо анализировать, а потом целенаправленно собирать эти данные. В проверке данных, конечно, поможет автоматизациях процесса.

Прогнозирование на основе данных – следующий сложный этап аналитики, который начинается с простых шагов. Первый – регулярно собирать информацию, второй – корректно измерять показатели, третий – научиться этими данными управлять. Инвестируйте в работу с данными – в их извлечение, хранение, анализ, интерпретацию, визуализацию и прочее.

– Самый популярный технический навык в описании вакансий – владение Excel с разными формулировками: продвинутый пользователь, «уровень бог», «феерическое владение», «знание на 5+», «супер владение». Несмотря на тенденцию компаний к автоматизации, Excel еще долго будет must-have HR-аналитиков.

Уже сейчас HR-специалистам нужно осваивать навыки работы в Excel до продвинутого уровня. Если к базовому уровню Excel относятся основные формулы и инструменты визуализации данных, то к продвинутому – статистический пакет анализа, надстройка Power Query и Power Pivot. Это даст конкурентное преимущество аналитику среди коллег и позволит повысить скорость выполнения рабочих задач.

Также необходимо обучаться:

• пониманию бизнес-показателей и метрик;
• прогнозированию и моделированию процессов;
• построению дашбордов для понятной визуализации данных;
• языкам программирования R и/или Python для различных манипуляций при обработке массивов данных (статистического анализа, очистки, трансформации агрегации).